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ANÁLISE DE REGRESSÃO PARA OS PROCESSOS DECISÓRIOS Um estudo na SI/CE – DETRAN/RN
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ANÁLISE DE REGRESSÃO PARA OS PROCESSOS DECISÓRIOS Um estudo na SI/CE – DETRAN/RN

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O trabalho apresenta as amostras dos números de acidentes trânsito da cidade do ...

O trabalho apresenta as amostras dos números de acidentes trânsito da cidade do
Natal no período de 1998 a 2008. Os dados foram obtidos pelo banco de dados do
Setor de Estatística do DETRAN-RN. O objetivo deste trabalho foi estudar a
justificativa pela redução ou aumento de acidentes fatais, que pode ser justificado
pelo vigor dos cumprimentos do Código de Trânsito Brasileiro constituindo leis
sancionadas de 23 de setembro de 1997 a 19 de junho de 2008 como integrantes
das análises estatísticas em seus períodos respectivos no qual correspondem
números de acidentes. A análise composta os estudos dos processos decisórios
como parte integrante do requisito do administrador. As análises também composta
o apóio para a tomada de decisão o uso do software estatístico do modelo de
regressão linear. O alcance do objetivo do trabalho como recomendação está a
sujeito ao caráter de objeto de estudo de pesquisas futuras.
Palavras-chave: Acidentes de Trânsito, Processos para Tomada de Decisão,
Análise da Regressão Linear.

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    ANÁLISE DE REGRESSÃO PARA OS PROCESSOS DECISÓRIOS Um estudo na SI/CE – DETRAN/RN ANÁLISE DE REGRESSÃO PARA OS PROCESSOS DECISÓRIOS Um estudo na SI/CE – DETRAN/RN Document Transcript

    • UNIVERSIDADE POTIGUAR – UNP PRÓ-REITORIA DE GRADUAÇÃO CURSO DE ADMINISTRAÇÃO GESTÃO DE NEGÓCIOS RAPHAEL MAMEDES BLOCH RUSTON RODRIGO DE OLIVEIRA SILVA THIAGO AUGUSTO SOUZA DE OLIVEIRAANÁLISE DE REGRESSÃO PARA OS PROCESSOS DECISÓRIOS Um estudo na SI/CE – DETRAN/RN NATAL-RN 2009
    • RAPHAEL MAMEDES BLOCH RUSTON RODRIGO DE OLIVEIRA SILVA THIAGO AUGUSTO SOUZA DE OLIVEIRAANÁLISE DE REGRESSÃO PARA PROCESSOS DECISÓRIOS Um estudo na SI/CE – DETRAN/RN Monografia apresentada ao Curso de Graduação em Administração da Universidade Potiguar – UNP, como parte do requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Administração. Habilitação: Gestão de Negócios ORIENTADOR: Prof. Marcos Antônio Pinheiro Alves NATAL/2009
    • B651a Bloch, Raphael Mamedes. Análise de regressão para os processos decisórios: um estudo na SI/CE – DETRAN/RN. / Raphael Mamedes Bloch, Ruston Rodrigo de Oliveira Silva, Thiago Augusto Souza de Oliveira. – Natal, 2009. 57f. Monografia (Graduação em Administração – Habilitação Gestão de Negócios). – Universidade Potiguar. Pró-Reitoria de Pesquisa e Graduação. Bibliografia. f. 54-56. 1. Administração – Monografia. 2. Acidentes de trânsito. 3. Análise da regressão linear. I. Silva, Ruston Rodrigo de Oliveira. II. Oliveira, Thiago Augusto Souza de. III. Título.RN/UnP/BSRF CDU: 658(043)
    • RAPHAEL MAMEDES BLOCH RUSTON RODRIGO DE OLIVEIRA SILVA THIAGO AUGUSTO SOUZA DE OLIVEIRA ANÁLISE DE REGRESSÃO PARA PROCESSOS DECISÓRIOS Um estudo na SI/CE – DETRAN/RN Monografia apresentada ao Curso de Graduação em Administração da Universidade Potiguar – UNP, como parte do requisito parcial para obtenção do título de Bacharel em Administração. Habilitação: Gestão de NegóciosAprovado em:____/____/_______Nota da avaliação:____________ BANCA EXAMINADORA __________________________________ Profº Marcos Antônio Pinheiro Alves Orientador Universidade Potiguar – UNP __________________________________ Profº Dinarte Lopes Coordenador do TCC Universidade Potiguar – UNP __________________________________ Profº Fernando Andre Tavares Menezes Professor Convidado Universidade Potiguar – UNP
    • Dedicamos essa monografia a todas aspessoas, em especial aos meus amigos que meajudaram a realizar esse trabalho e também anossa família, que direta ou indiretamentecontribuíram para a realização desse nossogrande sonho, pois certamente foi um dentretantos outros que ainda virão!
    • AGRADECIMENTOS Seremos eternamente gratos, a Deus por nos conceder a vida, por meio dosnossos grandes mestres, a quem temos como referência e exemplos deperseverança: nossos pais, familiares, amigos e todos que nos ajudaram aconcretizar esse nosso sonho. Agradeço particularmente ao meu orientador MS. Marcos Alves pela suaparticipação ativa e dedicação incessante para a conclusão do nosso trabalho.Também não podemos deixar de agradecer a todo o nosso corpo docente dessaInstituição de Ensino (UNP) que sem perceber acabaram nos deixando marcassignificativas que seguramente irá perdura durante todas as nossas vidas, tenhamconvicção disso! Como revela Rubem Alves: “Aquilo que é aprendido com o coração não é nunca esquecido”. A todos que colaboraram, nosso muito obrigado!
    • RESUMOO trabalho apresenta as amostras dos números de acidentes trânsito da cidade doNatal no período de 1998 a 2008. Os dados foram obtidos pelo banco de dados doSetor de Estatística do DETRAN-RN. O objetivo deste trabalho foi estudar ajustificativa pela redução ou aumento de acidentes fatais, que pode ser justificadopelo vigor dos cumprimentos do Código de Trânsito Brasileiro constituindo leissancionadas de 23 de setembro de 1997 a 19 de junho de 2008 como integrantesdas análises estatísticas em seus períodos respectivos no qual correspondemnúmeros de acidentes. A análise composta os estudos dos processos decisórioscomo parte integrante do requisito do administrador. As análises também compostao apóio para a tomada de decisão o uso do software estatístico do modelo deregressão linear. O alcance do objetivo do trabalho como recomendação está asujeito ao caráter de objeto de estudo de pesquisas futuras.Palavras-chave: Acidentes de Trânsito, Processos para Tomada de Decisão,Análise da Regressão Linear.
    • ABSTRACTThe paper presents samples of the numbers of accidents transit in Natal from 1998to 2008. Data were obtained by the database of the Department ofStatistics DETRAN-RN. The objective of this study was the justification the reductionor increase of fatal accidents, it can be justified by the existing observing the CodeBrazilian traffic constituting laws enacted on 23 September 1997 to June 19, 2008 asmembers of the statistical analysis in their periods which correspond to the respectivenumbers of accidents in period. The composite analysis of studies of decision-making as part of the requirement of the administrator. Analysis also made thesupport for decision making using software statistical linear regression model. Thescope of objective of the study and recommendation is subject to the character objectof future research study.Keywords: Traffic Accidents, Procedures for Decision Making, Linear RegressionAnalysis.
    • LISTA DE ILUSTRAÇÕESFigura 5.1 Correlação positiva................................................................................. 36Figura 5.2 Correlação negativa ............................................................................... 36Figura 5.3 Correleção positiva perfeita (1,0) ........................................................... 36Figura 5.4 Correleção negativa perfeita (-1,0) ......................................................... 36Figura 5.5 Correleção nula ou (0,0)......................................................................... 36Figura 5.6 Correlação inexistente............................................................................ 36Quadro 5.1 Características da decisões ................................................................. 25Quadro 5.2 Técnica de tomada de decisão programada ........................................ 26Quadro 5.3 Técnica de tomada de decisão não-programada ................................. 27Gráfico 5.1 Quadrado dos resíduos ........................................................................ 39Gráfico 7.1 Regressão Acidentes e Frota (Logaritmo) ............................................ 45Gráfico 7.2 Regressão Acidentes e Frota (Polinomial)............................................ 47Gráfico 7.3 A relação Acidentes e Frota .................................................................. 49Gráfico 7.4 A relação Acidentes e Veículos/1000 Hab. ........................................... 50
    • LISTA DE TABELASTabela 6.1 Universo e amostra de veículos do período 2008 na cidade do Natal............ 41Tabela 7.1 Nº acidentes fatais de trânsito no período de 1998 a 2008 em Natal .... 44Tabela 7.2 Evolução da frota de veículos no período de 1998 a 2008 em Natal .... 44Tabela 7.3 Evolução de licenças por período de 1998 a 2008 em Natal ................ 45Tabela 7.4 Regressão para a variável dependente (Logaritma).............................. 46Tabela 7.5 Os valores previsto e residual do modelo logaritmo .............................. 46Tabela 7.6 Regressão para a variável dependente (Poinomial) .............................. 48Tabela 7.5 Os valores previsto e residual do modelo polinomial............................. 48Tabela 7.7 Correlação serial dos resíduos .............................................................. 49
    • SUMÁRIO1 INTRODUÇÃO .............................................................................................. 122 CARACTERÍSTICA DA PESQUISA ............................................................. 143 SITUAÇÃO PROBLEMÁTICA ...................................................................... 154 OBJETIVOS .................................................................................................. 164.1 OBJETIVO GERAL ....................................................................................... 164.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ......................................................................... 165. REFERÊNCIAL TEÓRICO............................................................................ 175.1 TOMADA DE DECISÃO ................................................................................ 175.2 PROCESSOS DECISÓRIOS ........................................................................ 185.2.1 Elementos dos processos decisórios ....................................................... 205.2.2 Etapas dos processos decisórios ............................................................. 215.2.3 Ambientes de decisão................................................................................. 225.2.4 Tipos de decisão ......................................................................................... 245.2.4.1 Decisões programadas ................................................................................. 255.2.4.2 Decisões não-programadas .......................................................................... 265.2.5 Tipos de problemas para tomada de decisão ........................................... 275.2.6 Soluções de problemas .............................................................................. 295.2.7 Método multicritério de apoio a decisão ................................................... 295.2.8 Gestão estratégica apoio a tomada decisão ............................................. 315.3 ANÁLISE ESTATÍSTICA ............................................................................... 325.3.1 Análise de regressão .................................................................................. 335.3.2. Medidas de dispersão ................................................................................. 335.3.2.1 Variância ....................................................................................................... 335.3.2.2 Variâcia em dados agrupados ....................................................................... 345.3.2.3 Desvio-padrão ............................................................................................... 355.3.2.3.1 Diagrama de dispersão ............................................................................. 355.3.2.3.2 Coeficiente de correlação ........................................................................... 375.3.2.3.3 Reta da regressão ...................................................................................... 385.3.3 Métodos dos mínimos quadrados ............................................................. 385.3.3.1 Análise de variâcia da regressão .................................................................. 406 METODOLOGIA ........................................................................................... 41
    • 6.1 UNIVERSO E AMOSTRA.............................................................................. 416.2 COLETAS DE DADOS .................................................................................. 416.3 TRATAMENTO DOS DADOS ....................................................................... 427 RESULTADOS DA PESQUISA .................................................................... 437.1 ANÁLISE DOS DADOS E INTEPRETAÇÕES DOS RESULTADOS ............ 437.2 CONSIDERAÇÕES FINAIS .......................................................................... 528 RECOMENDAÇÕES ..................................................................................... 53 REFERÊNCIAS............................................................................................. 54
    • 12 1 INTRODUÇÃO Os estudos históricos mostram que acidentes fatais na malha rodoviáriasestaduais e federais, são maiores do que a malha viária urbana. A situação dadiferença é visível, não bastaria ter muito conhecimentos aprofundados para aquestão. Para questão é o porquê, quais as divergências que torna os doishemisférios com alguns pontos específicos em comum. A malha viária urbana têm a sua infra-estrutura diferenciada, ou seja, contêmsinalizações, radares eletrônicos, bom calçamento, policiamento estrategicamenteem pontos de riscos, iniciativas sócio-educativa para o trânsito e prontos socorrosmais próximos, esta é a diferença e ainda se diferirem pelo Código TrânsitoBrasileiro (CTB). Portanto, nesta mesma área tem os seus problemas e nem todasas capitais ou municípios tem a sua infra-estrutura e resoluções completas. Namedida do crescimento da demanda de veículos urbanos, mais problemas com ainfra-estrutura, ampliação das malhas, estudos logísticos de trânsito e mais custo aoMunicípio, o Estado e a União. É um processo contínuo. Um acidente fatal contém inúmeros custos de várias naturezas, uma delas eos custos hospitalares que é muito alto. Multiplicando-se, podem suprir em muito osrepasses das verbas para a saúde. Ao invés de, com este montante suprido. Poderiasuprir em outras áreas de escassez da saúde pública. O estudo visa analisar o processo decisório em um software estatístico norecinto da gestão estratégica e gestão pública, na Coordenadoria Operacional eSubcoordenadoria de Informática do Setor de Estatística do Departamento Estadualde Trânsito do Rio Grande do Norte (CI/SE-DETRAN-RN). Ter idéia clara e salientara contextualização da tomada de decisão que constitui destinação estratégica navisão que a transformação da tecnologia da informação vem criando novasestratégias. Sobre as leis de trânsito em determinados períodos tiveram seus impactospor intermédio da eficiência pública. O estudo deste trabalho é saber o qual impactoda lei em que é sancionada para respectivo período. Este estudo apresenta no capítulo cinco, referencial teórico, nesse capítulo,os estudos dos processos decisórios e finalizando com a análise estatística.
    • 13 No capítulo seis, e a metodologia e o método que se aplicarão na pesquisade campo o uso do software de apoio a tomada de decisão. Consta a apresentaçãodos resultados no capítulo sete e as considerações finais. O capítulo oito, e asrecomendações.
    • 14 2 CARACTERÍSTICA DA PESQUISA O órgão público pesquisado foi a Coordenadoria Operacional eSubcoordenadoria de Informática do Setor de Estatística do Departamento Estadualde Trânsito do Rio Grande do Norte (DETRAN-RN). Que viabilizaram dadosreferentes do ano de 1998 a dezembro de 2008, para então, o desenvolvimento dapesquisa, necessariamente para o uso de aplicações estatísticas e o método datomada de decisão, com enfoque para obter resultados para análise de trânsito nacidade do Natal – Rio Grande do Norte. Chefe do Setor de Estatística: Fernando Freire Endereço: Av. Perimental Leste, nº 113 Bairro: Cidade da Esperança Cidade: Natal Estado: Rio Grande do Norte
    • 15 3 SITUAÇÃO PROBLEMÁTICA A situação problemática do tema para este trabalho são os números deacidentes fatais em relações aos números de licenciamentos dos períodos do anode 1998 a 2008. Estudar quais problemas em virtude das leis em que, a vigor que éacrescida, alterada, instituída ou revogada uma nova lei tem o seu impacto direto eindireto em períodos respectivos. Se há problemas em seus cumprimentos quecorrelacionam fatores como os aumentos dos gastos de saúde pública, as condiçõesda infra-estrutura da malha viária urbana, se as fiscalizações vigoraram de formaeficaz, as sinalizações e outros. Que podem de maneira relativa ao impacto dosaumentos ou diminuições de acidentes fatais na cidade do Natal, capital do estadodo Rio Grande do Norte. O trabalho estudará a Lei nº 11.705 de 19 de junho de 2008 e o Decreto nº6.488 de 19 de junho de 2008. A chamada “Lei Seca”. Sancionadas com grandesmudanças na legislação no período citado. Para tanto se houve reduçõessignificativas para o período. E determinar se as políticas públicas vigoraram deforma eficaz ou não, dependendo das variáveis das análises dos períodosrespectivos. No estudo também integralizarar para análises a Lei nº 9.505 de 23 desetembro de 1997 a Lei nº 11.705/2008. Como partes integrantes para análisesestatísticas em gráficos e tabelas aos períodos citados. Que instituirão para osprocessos decisórios como parte do requisito indispensável para o administrador. A questão se coloca como foco deste estudo que consiste em analisar osproblemas de trânsito se houve reduções de acidentes fatais em correlação aosnúmeros de licenciamentos de veículos de acordo com os cumprimentos dasleis?
    • 16 4 OBJETIVOS4.1 OBJETIVO GERAL Objetivo principal desta monografia é apresentar as análises estatísticas edos processos decisórios para a questão dos números de acidentes fatais emrelações aos números de licenciamento veículos nos períodos de 1998 a 2008. Emfunção das leis de trânsito brasileiro. No recinto se houve reduções dos números deacidentes fatais na cidade do Natal.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS Descrever e ilustrar a aplicação dos resultados das análises estatísticas dos períodos de 1998 a 2008. No recinto das leis sancionadas nos respectivos períodos citados; Verificar os resultados das análises estatísticas para os processos decisórios.
    • 17 5 REFERENCIAL TEÓRICO5.1 TOMADA DE DECISÃO Tendo em vista que é um dos objetivos deste trabalho, é mostrar aaplicabilidade da Tomada de Decisão na busca de soluções de problemas daAnálise de Regressão. Portanto, este trabalho mostra a abrangência de assuntos daTomada de Decisão. Para Chiavenato (2004, p. 277), “A tomada de decisão é um processo deescolher um curso de ação para defrontar com um problema ou oportunidade. Atomada de decisões lida com os problemas, e a solução de um problema podedemandar várias decisões”. Segundo, Gomes L., Gomes C. & Almeida (2006, p. 21), “a teoria dadecisão não é uma teoria descritiva ou explicativa, já que não faz partes dos seusobjetivos descreve ou explicar como e/ou por que as pessoas (ou instituições) agemde determinada forma ou formam certas decisões”. Todo indivíduo tem uma característica própria para tomada de decisãoquando defronta com um problema. Conforme e consideram: A teoria da decisão parte do pressuposto de que os indivíduos são capazes de expressar suas preferências básicas, e são racionais, quando enfrentam situações de decisão simples. Com base nesta proposição, a metodologia desenvolvida pela teoria da decisão permite a resolução dos problemas de decisão mais complexos (GOMES L., GOMES C. &, ALMEIDA, 2006, p. 21). Complementa Chiavenato (2004, p. 277) que “a tomada de decisões é umprocesso composto de vários elementos e quase sempre segue uma racionalidadelimitada, já que não pode aborda todos os fatos e informações sobre cadaproblema”. E definem. Podemos definir teoria da decisão como: conjunto de procedimento e métodos de análise que procuram assegurar a coerência, a eficácia e a eficiência das decisões tomadas em função das informações
    • 18 disponíveis, antevendo cenários possíveis. Para tal, essa teoria pode usar ferramentas matemáticas ou não. A teoria da decisão é uma teoria que trata de escolhas entres as alternativas (GOMES L., GOMES C. &, ALMEIDA, 2006, p. 22). Para Schermerhorn (2007, p. 151): O sucesso na solução de problemas depende de a informação correta esta disponível para certas pessoas, no momento exato, para que possam tomar boas decisões visando à solução do problema [...] Uma decisão, para ser exato, é uma escolha entre as possíveis alternativas de ação a serem adotadas. As seções seguintes irão tratar dos estudos dos processos decisórios. Comoferramentas indispensáveis para o administrador.5.2 PROCESSOS DECISÓRIOS Para Chiavenato (2004, p. 254) “a tomada de decisão é o processo deescolher um curso de ação entre várias alternativas para se defrontar como oproblema ou oportunidade”. Ou seja, tomar decisões caracterizar e selecionar umobjetivo para lidar com problemas decisórios. Define Schermerhorn (2007, p. 152), “o processo de tomada de decisãoenvolve um conjunto de atividades que começa com a identificação de um problema,inclui tomada de uma decisão e termina com avaliação dos resultados”. Para um administrador, quando se depara com problemas, em seu instantemomento, faz-se conscientizar o meio racional para a tomada de decisão. Nestemomento é possível que muitas soluções podem desencardear no fato instante.Conforme Chiavenato (2004, p. 254) que “a decisão envolve uma racionalidade dotomador de decisão. Racionalidade significa a capacidade de selecionar os meiosnecessários para atingir os objetivos que se pretende”. Chiavenato (2004, p. 254) seleciona os seguintes elementos essenciais paraa racionalidade dos processos decisórios: A busca de toda informação relevante para o assunto a ser decidido;
    • 19 A capacidade de determinar preferências utilizando algum tipo de mensuração (dinheiro, por exemplo); A capacidade de selecionar a alternativa que maximize a utilidade do tomador de decisão (satisfação) e minimize as conseqüências negativas. Conclui Chiavenato (2004, p.254): Todo tomador de decisão quase sempre decide algo envolvido por forças externas e internas e que influenciam sua interpretação da situação em que se encontra [...] Dentro dessas condições, torna-se impossível a total racionalidade das decisões [...] Com todas essas limitações e restrições, as decisões devem ser satisfatórias e nem sempre ótimas. Os passos do processo gerencial de tomada de decisões(SCHERMERHORN, 2007, p. 152): 1. Identificar e definir os problemas; 2. Gerar e avaliar soluções alternativas; 3. Escolher a linha de ação preferida e conduzir uma “dupla checagem ética”; 4. Implementar a decisão; 5. Avaliar os resultados. Entretanto, outro modelo deve ser levado em conta, no qual Simon (1965 p.56) propõe o vocábulo da racionalidade de decisão deve ser acompanhado por umobjetivo que o caracterize melhor: Racionalidade objetiva. Quando o comportamento do decisor se baseia em fatos e dados mensuráveis ou prescritos que são eficazes no alcance dos objetivos propostos;
    • 20 Racionalidade subjetiva. Quando o decisor se baseia em informações e conhecimentos reais, filtrados pelos valores e experiências pessoais; Racionalidade consciente. Quando os ajustamentos dos meios aos fins visados constituem um processo consciente; Racionalidade deliberada. Quando a adequação dos meios aos fins tenha sido deliberadamente provocada (por um indivíduo ou uma organização); Racionalidade organizacional. Quando é orientada no sentido dos objetivos da organização; Racionalidade pessoal. Quando visa aos objetivos de um indivíduo. Portanto, tudo que descreve os fatores de racionalidade é indicado parameios de decisões onde e importante ter o raciocínio cognitivos para resoluções deproblemas, onde o risco agregado é elevado.5.2.1 Elementos dos processos decisórios Nessa seção é sistematiza os elementos dos processos decisórios, paracompreender a metodologia, na qual é dividida em sete elementos essenciais para odesenvolvimento organizacional baseado em tomada de decisão. Portanto oselementos abaixo são descritos de acordo com Chiavenato (2004, p. 255) “na qualbaseiam a princípio os elementos fundamentais podemos adotar modelo genérico eprescritivo que explica o processo decisório e que pode ser aplicável a todos osproblemas dentro do domínio organizacional”. O estado da natureza. São as condições de incerteza, risco ou certeza que existem no ambiente de decisão que o tomador de decisão deve enfrentar; O tomador de decisão. É o indivíduo ou grupo que faz uma opção entre várias alternativas. O tomador de decisão sempre é influenciado pela situação que está envolvido, pelos seus valores pessoais e o
    • 21 envolvimento social, bem como pelas forças políticas e econômicas que estão presentes; Os objetivos. São os fins ou resultados que o tomador de decisão deseja alcanças as suas ações. Há muita variação em que os objetivos organizacionais são estáveis e facilmente identificados ou mensurados; Preferências. São os critérios que o tomador de decisão usa para fazer escolhas; A situação. São os aspectos do ambiente que envolve o tomador de decisão, muitos dos quais fora do seu controle, conhecimento ou compreensão e que afetam sua escolha; Estratégia. É o curso de ação que o tomador de decisão escolhe para melhor atingir os objetivos. Dependo dos recursos que pode utilizar ou dispor; Resultado. É a conseqüência ou resultante de uma determinada estratégia;5.2.2 Etapas dos processos decisórios As seis etapas a seguir, indicadas por Chiavenato (2004) constituem o poderde genealógico de tomada de decisão, ou seja, toda etapa é organizadasistematicamente da primeira etapa com poder de decisão menor a ultima com opoder decisão maior. Portanto, segue abaixo, as seis etapas dos processosdecisórios (CHIAVENATO, 2004, p. 256): 1. Identificar a situação. Procura mapear e identificar a situação, o problema ou a oportunidade. Apresenta três aspectos: definição do problema, diagnóstico e identificação dos objetivos da decisão. A. Definição da situação: a definição da situação sob ponto de vista dos objetivos organizados pode ajudar a evitar a confusão de sintomas de problemas.
    • 22 B. Diagnóstico das causas: quais as mudanças dentro ou fora da organização que provocaram a situação ou problema. C. Identificação dos objetivos da decisão: é decidir o que constituirá uma solução eficaz. Se a solução favorece o alcance dos objetivos organizacionais, ela é eficaz. 2. Obter informação sobre a situação. Significa a busca de informação sobre a situação, problema ou oportunidade. 3. Gerar soluções ou cursos alternativos de ação. É o estágio de desenvolver alternativa de solução, sem, contudo, avaliá-las ou verificar sua viabilidade. 4. Avaliar as alternativas e escolher a solução ou curso de ação preferido. São avaliadas e comparadas, a fim de se escolher a mais adequada à solução. 5. Transformar a solução ou curso de ação escolhido em ação afetiva. É o estágio de implementar uma decisão envolve, mas do que simplesmente dar ordens. 6. Avaliar os resultados obtidos. Durante o qual se monitora e avalia os resultados da solução. Para tanto, as etapas são descritas pela sua capacidade de persuadir atomada de decisão: Cada uma das etapas influencia as demais e todo o conjunto do processo. E nem sempre essas etapas são seguidas a risca em sua seqüência. Se a pressão for muito forte para uma solução imediata, as etapas dois e três podem ser abreviadas, ou mesmo, suprimidas. Quando não há muita pressão, algumas delas podem ser ampliadas ou estendidas (CHIAVENATO, 2004, p 257).5.2.3 Ambientes de decisão Quando se trata em tipos de ambientes de decisão, vale ressaltar que emmuitas situações o administrador depara-se em tais problemas de evidências.Evidências que não haviam sido investigadas a propósito, e muito menosesclarecidas, sem nenhum ponto de partida para resolução do problema de decisão.
    • 23Como mostra esta seção, que como é possível analisar o ambiente em três métodosde ambiente de decisão (CHIAVENATO, 2004, p. 260): Ambiente de certeza. O administrador conhece seu objetivo e tem informação mensurável e confiável sobre as conseqüências ou resultados das várias alternativas de cursos de ação para resolver o problema. Ex. Quando uma pessoa investe dinheiro em um fundo financeiro, ela tem absoluta certeza quando os juros são prefixados em um dado período de tempo. Entretanto Schermerhorn (2007, p. 152), “Esta é uma situação ideal paradecisões nas quais se dispõe de informações factuais sobre as possíveis linhas deação de alternativas e suas conseqüências”. Ambiente de risco. O tomador de decisão tem informação suficiente sobre os diferentes estados da natureza, mas a quantidade dessa informação e a sua interpretação pelos diversos outros administradores pode variar amplamente, e cada um pode atribuir diferentes probabilidades conforme a sua crença ou intuição experiência anteriores expectativas etc. Para tanto Schermerhorn (2007, p. 152), “É mais comum encontrar umambiente de risco em que os fatos e informações disponíveis para subsidiar asalternativas de ações a serem tomadas e suas conseqüências são incompletos”. Ambiente de incerteza. A incerteza existe quando o tomador de decisão tem pouco ou nenhum conhecimento ou informação para utilizar como base de modo atribuir probabilidades a cada estado da natureza ou a cada evento futuro.
    • 24 Portanto Schermerhorn (2007, p. 153), “Esta é a condição mais difícil paratomada de decisões. O alto nível de incerteza força os gerentes a se basearem, emgrande parte, na criatividade para a solução dos problemas”. De acordo que foi descrito acima, forneceu três situações relativas: certeza;risco e incerteza. Na aplicação ou na prática, seus tributos relacionam aodesenvolvimento estratégico organizacional. Conforme: Uma questão estratégica é um fator ambiental, tanto interno como externo à organização, que pode causar impacto sobre a capacidade dela de atingir seus objetivos. Como ocorre com níveis ambientais, nem todas as questões estratégicas são igualmente importantes para todas as organizações. Algumas são muito mais sensíveis a certas questões de tipo do que as outras (CERTO & PETER 2005, p. 33). Gomes L., Gomes C. & Almeida (2006, p. 3), citam “de acordo comHopwood (1980), ‘as incertezas têm efeito direto sobre a maneira como o processode decisão na organização é realizado’”.5.2.4 Tipos de decisão De acordo com Gomes L., Gomes C. & Almeida (2006, p. 3), “tomardecisões complexas é, de modo geral, uma das mais difíceis tarefas enfrentadasindividualmente ou por grupos de indivíduo, pois quase sempre tais decisões devematender múltiplos objetivos”. Conforme dito, a tomada de decisão constitui o multiplico de processos noinstante a ser decidido, numa onda de variados tipos de decisões. Nesse momento oadministrador poderá ter uma decisão rápida ou que possa durar até mais umpouco. Pois, é nesse momento em que devem ser separados os tipos de decisãopara melhorar o desempenho decisório. Nessa seção são ilustrados os tipos de decisão (Quadro 5.1), e relacionadasentre elas. Nas seções posteriores, são ditadas para compreensão sistemáticadas(CHIAVENATO, 2004, p. 263).
    • 25 Decisões programadas Decisões não-programadas Baseada em dados adequados Baseadas em dados inadequados Baseadas em dados repetitivos Baseadas em dados únicos novos Tomada em condições estáticas e imutáveis Tomadas em condições dinâmicas e mutáveis. Sob condições de previsibilidade Sob condição de imprevisibilidade Baseado na certeza Baseada na incerteza Podem ser computacionais Devem se tomada sob julgamento pessoalQuadro 5.1 – Características das decisõesFonte: (CHIAVENATO, 2004, p.263)5.2.4.1 Decisões programadas De acordo com Chiavenato (2004, p. 261), “São decisões rotineirasutilizadas para resolver problemas quotidianos e repetitivos que ocorremregularmente e que podem receber respostas padronizadas programadas”.Conforme escrito. Técnicas de tomada de decisão programadas (Quadro 5.2),aplicadas, tem o efeito de redução de custo para os meios afins. Para Schermerhorn (2007, p. 151): As decisões programadas utilizam soluções, já disponíveis, de experiências passadas para resolver problemas estruturados [...] Problemas assim são rotineiros; embora talvez nem sempre previsíveis, eles podem ao menos ser esperados. Isso significa que as decisões podem ser planejadas ou programadas de antemão para serem implementadas conforme a necessidade.
    • 26 Técnicas tradicionais Técnicas modernas Hábito e costume Programas de computador Objetivos e subobjetivos às pessoas Objetivos e subobjetivos com as pessoas Rotinas burocráticas, como regras e Análise matemática e modelos de simulação por procedimento, padrões de operações computador Estrutura organizacional rígida para definir Desenvolvimento organizacional para desenvolver estritamente os canais de comunicação redes livres de comunicaçãoQuadro 5.2 – Técnicas de tomada de decisão programadasFonte: (CHIAVENATO, 2004, p.264)5.2.4.2 Decisões não-programadas Para Chiavenato (2004, p. 263), “são as decisões julgamentais, novas e não-repetitivas tomadas para solucionar problemas não-rotineiros ou excepcionais”. Para tanto Schermerhorn (2007, p. 151), “problemas assim requeremdecisões não-programadas que criem novas soluções para atender às demandas dasituação singular que se apresenta”. Entretanto, as decisões não-programadas, constituem aplicações parameios. Exemplifica Chiavenato (2004, p. 263), "problemas não-corriqueiros, comolinha de produtos problemáticos, alocação de recursos financeiros, relações comcomunidade, lançamento de novos produtos, geralmente requerem decisões não-programadas”. Portanto Schermerhorn (2007, p. 151), “A maioria dos problemasenfrentados por gerentes de nível mais alto é desse tipo, geralmente envolvendo a
    • 27escolha de estratégias e objetos em situações com algum grau de incerteza”(Quadro 5.3). Técnicas tradicionais Técnicas modernas Julgamento, intuição e criatividade aplicados Técnicas heurísticas de solução de problemas a situações novas aplicadas a situações novas Estrutura organizacional de recursos e de Criação de redes capazes de lidar com tarefas órgão, através da divisão do trabalho novas e soluções inovadoras organizacionalQuadro 5.3 – Técnicas de tomada de decisões não-programadasFonte: (CHIAVENATO, 2004, p.264)5.2.5 Tipos de problemas para tomada de decisão Para os tomadores de decisão, percebe-se que no universo da natureza dosproblemas de decisão, portanto, há diferenças entre cada uma delas. Entretanto,dividi-las em conjuntos de tipos, para se ter a dimensão e solucionar tais problemas. De acordo com a citação de Gomes L., Gomes C. & Almeida (2006, p. 35),‘A estruturação de problemas é o processo pelo qual um conjunto de aspectosrelevantes é suficientemente bem apresentado como um problema ou grupo deproblemas (Schwenk e Howard, 1983)’. Entretanto, os autores necessitam a formulação para resolução dosproblemas. Com a citação de Gomes L., Gomes C. & Almeida (2006, p. 35), ‘O trabalhode estruturação visa à construção de um modelo mais ou menos formalizado, capaz
    • 28de ser aceito pelos autores dos processos decisão como um esquema derepresentação e organização dos elementos primários de avaliação, que possa servide base à aprendizagem, à investigação e à discussão interativa com e entre osautores do processo de decisão (Bana e Costa, 1992)’. Entretanto, a classificação dos tipos de problemas (GOMES L., GOMES C.&, ALMEIDA, 2006, p. 35) Problemas estruturados: São aqueles cuja solução pode ser alcançada seguindo-se processos lógicos e muito bem definidos.Entretanto: Os sistemas de informação tradicionais buscam resolver esses tipos de problemas. Esses são rotineiros e repetitivos; por isso, são programáveis em computador. Nessa situação, a ação é conhecida, e a decisão está sujeita a resultados conhecidos, ou seja, as conseqüências são conhecidas (GOMES L., GOMES C. &, ALMEIDA, 2006, p. 35). Problemas semi-estruturados: Usam determinados modelos matemáticos nas partes estruturadas dos problemas que está sendo analisado. Para tanto, As decisões finais devem ser tomadas com base de critériossubjetivos e de difícil qualificação (GOMES L., GOMES C. &, ALMEIDA, 2006, p.35). Problemas não estruturados: São os problemas para os quais não existem processos lógicos e bem definidos para resolução. Portanto, Devido a seu caráter não quantificável, sua resolução, suaresolução é um fruto da intuição humana; está sujeita a probabilidadesdesconhecidas, ou a possibilidades subjetivas (GOMES L., GOMES C. &, ALMEIDA,2006, p. 36).
    • 295.2.6 Soluções de problemas Em tipos de soluções para os problemas foi indicado para este trabalho ométodo cartesiano, em que na qual se apresenta em quatro princípios(CHIAVENATO, 2004, p. 271). Princípio da dúvida sistemática. Não aceitar nada como verdadeiro enquanto não for conhecido como tal por nossa razão. A evidência está acima de tudo; Princípio da análise. Dividir todos os problemas em elementos, os mais simples, para resolvê-lo um a um; Princípio da síntese. Ordenar o pensamento começando pelos elementos mais simples, fáceis de compreender e subindo gradativamente aos mais complexos, reunindo-os em um todo; Princípio da enumeração. Fazer anotações completas e gerais de todos os elementos tratados, não omitindo nenhuma das partes ou componentes.5.2.7 Método multicritério de apoio a decisão Para o tomador de decisão, existem vários modelos desenvolvidos pormuitos autores no que se refere o uso metodológico para tomada de decisão. Pela crescente utilização do método multicritério, foi possível ajustar váriosmodelos em tipos de organizações. Cometam historicamente Gomes L., Gomes C. &Almeida (2006, p. 35): Crescente número de organizações devotadas ao estudo e á análise de decisão começa a aparecer. Rapidamente, instituições de várias áreas criam grupos para “Apóio à Tomada de Decisão”, os quais reúnem matemáticos, estatísticos, cientistas da computação, economistas e especialistas em Pesquisa Operacional.
    • 30 Portanto, quando (Gomes, Araya, Carignano, 2004, p. 1) Os critérios e as alternativas podem estar interligados, de forma que um dado critério pareça refletir parcialmente outro critério, enquanto a eficácia em optar por uma alternativa específica depende de que outra seja ou não escolhida, no caso de as alternativas não serem mutuamente excludentes. Um dos primeiros modelos de métodos de multicritério para o apoio dedecisão (GOMES L., GOMES C. &, ALMEIDA, 2006, p. 56). Análise do processo decisão ao qual essa metodologia é aplicada, sempre com o objetivo de identificar informações/regiões críticas; Melhor compreensão das dimensões do problema; A possibilidade de haver diferentes formulações válidas para o problema; A aceitação de que, em problemas complexos, Enem sempre as situações devem forçosamente encaixa-se dentro de um perfeito formalismo e, em particular, que as estruturas que representam apenas parcialmente a comparabilidade entre as alternativas possam se relevante ao processo de auxílio á decisão; O uso da representação explícito de uma estrutura de preferências, em vez de representações numéricas definidas artificialmente, pode muitas vezes ser mais apropriado a um problema de tomada de decisão. Finaliza Gomes L., Gomes C. & Almeida (2006, p. 57), “Por essascaracterísticas, pode-se notar o esforço em se tentar representar o mais fielmentepossível as preferências do decisor ou do grupo de decisores, mesmo que essaspreferências não sejam totalmente consistentes”. Com a base das seções que foram abordadas sobre os processosdecisórios, que vale ressaltar a importância que decorreu durante o trabalho. Processos decisórios são os métodos indispensáveis para o tomador dedecisões que pratica no meio organizacional.
    • 315.2.8 Gestão estratégica apoio a tomada de decisão Para administração estratégica em seu conceito pode ser definida de acordocom Peter, Marcondes & Cesar (2005, p. 3), “administração estratégia é definidacomo um processo contínuo e interativo que visa manter uma organização como umconjunto apropriadamente integrado ao seu ambiente”. Uma definição dada por Schermerhorn (2007, p. 193), “é o processo deformulação e implementação de estratégias para alcançar metas ao longo prazo evantagem competitiva sustentável. Ressalta ainda Peter, Marcondes & Cesar (2005, p. 5), “os ambientesorganizacionais mudam constantemente, e as organizações devem se transformarde maneira adequada para assegurar que suas metas possam ser alcançadas. Administração estratégica tem as suas formulações nas organizações, deacordo com Peter, Marcondes & Cesar (2005, p. 11): Para formular apropriadamente a estratégia organizacional, os administradores devem compreender a fundo diversas ferramentas, como análise das questões críticas, análise das oportunidades, riscos, pontos fortes e pontos fracos. A função dos níveis de estratégia para Schermerhorn (2007, p. 199), “asestratégias são formuladas e implementadas nos níveis organizacional oucorporativo, de negócio, e funcional”. Schermerhorn (2007, p. 199), divide em trêsníveis de estratégia: Estratégia corporativa. Direciona a organização como um todo para obtenção de uma vantagem competitiva sustentável Estratégia de negócio. É a estratégia para uma única unidade de negócio ou linha de produto. Estratégia funcional. Direciona o uso dos recursos organizacionais para implementar a estratégia de negócio. Schermerhorn (2007, p. 199), comenta sobre sistema e práticas de gestão:
    • 32 Para que as estratégias sejam colocadas em práticas com sucesso, toda organização e todos seus recurso devem ser mobilizados para dar suporte a elas [...] Não importa com que perfeição e apuro uma estratégia tenha sido selecionada, ela requer estruturas de suporte, tecnologia, alocação de tarefas e projetos de fluxos de trabalho adequados, além das pessoas certes para cuidarem de todos os aspectos das operações. Administração estratégica é tida como importância para qualquerorganização, tendo um gestor capacitado para analisar o ambiente, estabelecerdiretrizes organizacionais, formular estratégias, implementar e ter controle. Tambémé importante que seja levado em conta o fato de que as operações podem afetar oprocesso da administração estratégica organizacional.5.3 ANÁLISE ESTATÍSTICA Nessas seções que permitirão visualizar os fatores correntes de problemasde trânsito, correlacionando números de acidentes fatais em ralação aos númerosde veículos licenciados na cidade do Natal, capital do Estado do Rio Grande doNorte da República Federativa do Brasil. As seções adotadas nesse referencial sãopartes do desenvolvimento de estudos e aplicações para os resultados, que possamformular visualizações para a melhor compreensão das equações para análises dosdados de pesquisa. Para tanto, este trabalho tem característica do método indutivo,contribui Marconi (2007, p.86), para o método. Uma característica que não pode deixar de ser assinalada é que o argumento indutivo, da mesma forma que o que o dedutivo, fundamenta-se em premissas. Mas, se nos dedutivos, premissas verdadeiras levam inevitavelmente à conclusão verdadeira, nos indutivos, conduzem apenas a conclusões a conclusões prováveis. Também para Cervo & Bervian (1978, p. 25): Pode-se afirma que as premissas de um documento indutivo correto sustentam ou atribuem certa verossimilhança à sua conclusão. Assim, quando as premissas são verdadeiras, o melhor que se pode dizer é que a sua conclusão é, provavelmente, verdadeira.
    • 335.3.1 Análise de regressão Análise de regressão é um modelo estatístico para investigar e modelar arelação entre variáveis dependentes e independentes. Portanto o estudo analítico daregressão é tido como a parte mais importante. Na visão de Hoffmann & Vieira(1998, p. 1), “Mesmo que não exista uma relação casual entre as variáveis podemosrelacioná-las por meio de uma expressão matemática, que pode ser útil para seestimar o valor de uma das variáveis quando conhecemos os valores das outras”. A forma como relaciona as variáveis é a parti do pressuposto (SARTORIS,2003, p. 234), “o processo de encontrar a relação entre e é chamado deregressão”. Dada a formula da reta da regressão: స5.3.2 Medidas de dispersão Para o projeto de pesquisa, o uso das medidas de dispersão tem caráterviável e genérico para aplicações e análises de dados do Setor de Estatística doDETRAN-RN, que tem como objetivo para esse trabalho, obter resultados dasvariáveis. Simplifica a visão sobre os resultados das medidas de dispersão,conforme Sartoris (2003, p. 40), “São medidas de como os dados estão agrupados:mais ou menos próximos entre si (menos ou mais dispersos)”.5.3.2.1 Variância Destaca a variância (SARTORIS, p. 40), “Uma das medidas mais comuns dedispersão é a variância”. E o grau de dispersão em um conjunto de dados pode ser medido pelos desvios dos valores observados em relação à média. Entende- se por desvio em relação média a diferença entre o valor observado e a média de conjunto de dados (VIEIRA, 1999, p. 87).
    • 34 Para medir a dispersão dos dados em torno da média usa-se a variância,que pode ser definida como soma dos quadrados dos desvios dividida pelo númerode dados, isto é, por (VIEIRA, 1999, P.88): VIEIRA (1999, P.88) conclui que: Quando se trabalha com amostras, é mais correto definir a variância como a soma dos quadrados dos desvios, dividida pelo número de graus de liberdade da amostra, que é -1. Então, a variância de uma amostra, que é indicada por ² é dada pela fórmula:5.3.2.2 Variância em dados agrupados É um modelo onde se aplica a distribuição de freqüências para se obter odesvio-padrão. Dados apresentados em uma tabela de distribuição de freqüências paraobter a variância aplicam-se a fórmula (VIEIRA, 1999, p. 91), “onde ᵢ são valoresdos dados, ᵢ são as freqüências e = ᵢ, ou seja, o número total de observações”.
    • 355.3.2.3 Desvio-padrão De acordo com a sessão anterior, Para eliminar o efeito dos quadradosexistentes na variância basta extraírem a raiz quadrada da variável de : Objetivo é a comparação entre dois de dados, tanto faz usar a variância oudesvio-padrão. Se a variância é maior, o desvio-padrão também é maior (e vice-versa), necessariamente (SARTORIS, 2003, p.43).5.3.2.3.1 Diagrama de dispersão Aplicando o diagrama de dispersão para as variáveis e correlacionandodados das variáveis, obtendo-se conforme Vieira (1999, p. 97). O comportamento de duas variáveis pode ser observado através de um gráfico denominado diagrama de dispersão, dando a idéia do comportamento conjunto das duas variáveis. Quando uma das variáveis cresce e a outra em média também cresce. Amostras de diagramas de dispersão Figura 5.1 a 5.6.
    • 36
    • 375.3.2.3.2 Coeficiente de Correlação A relação entre duas variáveis dão pelo grau retirando-se o resultado dasvariáveis para obter o grau de correlação entre elas, conforme as proximidadesVieira (1999, p. 99): Para medir o grau de correlação entre duas variáveis usa-se o coeficiente de correlação. Esse coeficiente varia entre e . Se a correlação for negativa, o sinal do coeficiente será negativo; se a correlação for positiva, o sinal de coeficiente de correlação, maior será a correlação negativa entre as variáveis. Da mesma forma, quanto mais próximo de estiver o valor do coeficiente de correlação, maior será a correlação positiva entre as variáveis. O valor indica correlação perfeita negativa e o valor indica correlação perfeita positiva. Para Hoffmann & Vieira (1998, p. 95), “apesar de o coeficiente de correlaçãoser nulo, é evidente que existe uma relação parabólica entre e . Portanto, umcoeficiente de correlação nulo somente implica ausência de relação de relação linearentre as duas variáveis”. O coeficiente de correlação é indicado por e calculado por meio da formula: ∑ x. y − ∑ n∑ x. y r=  x − (∑ x ) . y − (∑ y )   2 2   ∑ ∑ 2 2 n  n     Portanto Sartoris (2003, p.47), “o coeficiente de correlação é obtidoretirando-se o efeito dos valores de cada uma das variáveis sobre a covariância.Isso é feito dividindo-se esta última pelos desvios-padrão das variáveis”.
    • 385.3.2.3.3 Reta da regressão Analisando a reta de regressão, obtendo resultados, os valores das variáveisficam distribuídos no gráfico em função da variável independente. De acordo comVieira (2003, p. 104), “é bastante comum que a variação de uma variável, em funçãode outra, seja linear, isto é, que a variação de uma variável, em função da outra,possa ser descrita por uma reta”. Para chegar a “reta da regressão” utiliza-se o cálculo da função linear comduas variáveis; é a variável dependente e é a variável independente; a reta étraçada no diagrama de dispersão; formular para obtenção da reta, valor (5.1) evalor (5.2). De acordo com Vieira (1999, p.107), “basta dar dois valores quaisquer parae calcular os valores de . Os valores calculados de não coincidem,necessariamente, com os valores observados de . Os valores calculados de sãoindicados por ” (5.3). ∑ x.∑ y ∑ xy − n b= (5.1) (∑ x )2 ∑x 2 − n − − a = y− b x (5.2) స (5.3)5.3.3 Métodos dos mínimos quadrados Para o método a ser utilizado (SARTORIS, 2003, p. 236): Pressupõe que queiramos estimar uma reta que tenha menos erros. Mais somar os erros, pura e simplesmente, não nos acrescenta muita informação, pois haverá erros positivos e negativos (de pontos acima e abaixo da reta), que irão se cancelar numa soma simples.
    • 39 Conforme, serão ilustradas as formulas dos métodos dos mínimosquadrados. Para encontrar o método da função que possua , dada a formula (5.4): (5.4) O método de mínimos quadrados, inicialmente, na forma da minimização dasoma (5.5): (5.5) Portanto pode-se da o nome de yoi = valores observados de y e yi = valorescalculados de y. Então, os mínimos quadrados minimizam os quadrados dos resíduos noGráfico 5.1.Gráfico 5.1 – Quadrados dos resíduosFonte: UFRGF, Setor de Astronomia
    • 405.3.3.1 Análise de variância da regressão A variância é uma medida de dispersão de distribuição. Portanto, propostopor Sartoris (2003, p.241): Os erros são as diferencias entre os valores de e a reta verdadeira, isto é, a reta dada pelos valores populacionais de α e β (porque são conhecidos). As diferenças que encontramos são entre os valores de e os dados pela reta com valores estimados (amostrais) de α e β. São, portanto, não os erros, estimadores dos erros, ou simplesmente os resíduos da regressão. Entretanto Sartoris (2003, p. 236-237) conclui que, Cabe a análise de variância envolver em dividir a variável em duas partes: a parte explicada pela regressão e a não- explicada (resíduos). Então, o primeiro passo é calcular a soma dos quadrados da variável e de suas partes explicada e não- explicada. Como se trata de variância, tratando aqui da variável menos a média, isto é das variáveis centradas na média.
    • 41 6 METODOLOGIA6.1 TIPO DE PESQUISA Método de pesquisa foi o estudo documental retrospectivo, para amensuração e aplicação que obteve resultados de análises estatísticas e dosprocessos decisórios. De acordo o pensamento de Vergara (2000, p. 47): A pesquisa descritiva expõe características de determinada população ou determinado fenômeno. Pode também estabelecer correlações entre variáveis e definir sua natureza. Não tem compromisso de explicar os fenômenos que descreve, embora sirva de base para tal explicação.6.2 UNIVERSO E AMOSTRA O universo de atuação do trabalho de pesquisa, os números de veículostotais e os números de licenciamento de veículos até 31 de dezembro de 2008 nacidade do Natal (Tabela 6.1). Tabela 6.1 – Universo e amostra de veículos do período 2008 na cidade do Natal Especificação Total Veículos Automotivos 257.209 Veículos Licenciados 15.059 Fonte: Setor de Estatística/DETRAN-RN6.3 COLETAS DE DADOS O composto da pesquisa incluiu os dados quantitativos da CoordenadoriaOperacional e Subcoordenadoria de Informática do Setor de Estatística doDepartamento Estadual de Trânsito do Rio Grande do Norte (DETRAN-RN) doperíodo de 1998 a 2008, fornecidos então, que resultou em séries de análise de
    • 42regressão e de tomada de decisão como integrantes que tiveram grande relevânciapara trabalho, que pode observar e analisar as variáveis das relações em critérios deníveis do estudo da análise de regressão linear e dos processos decisórios. Aconstituição dos dados quantitativos do modelo foi explicar os problemas e o porquêcausa acidentes, como os gestores indicados para o problema podem tomarmedidas de decisões baseada em dados qualitativos e quantitativos. A Lei nº 9503de setembro de 1997 a Lei 11705 de 19 junho de 2008 foram integrantes pararelação das variáveis “acidente fatal e licenciamento de veículos”.6.4 TRATAMENTO DE DADOS Os dados foram aplicados estatisticamente em um software “STATISTICA6.1” usando o modelo de regressão linear que constituíram gráficos e tabelas queobtiveram resultados de forma clara para a tomada de decisão. As leis composta em arquivo (MHT) foram partes para o desenvolvimentodos resultados das análises para os períodos respectivos em que foi sancionada emrelação do mesmo período que contêm a quantidade de acidentes fatais. Segundo Vergara (2000, p. 59) considera que “os dados podem ser tratadosde forma quantitativa. Isto é, utilizando-se procedimentos estatísticos, como o testede hipóteses”.
    • 43 7 RESULTADO DA PESQUISA7.1 ANÁLISE DOS DADOS E INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS No período pesquisado entre 1998 a 20081 tiveram aspectos significativosnas análises de regressão, portanto, fator problema está correlacionado ao decretodo Código de Trânsito Brasileiro (CTB), ou seja, a vigor que é acrescida, alterada,instituída ou revogada uma nova lei tem o seu impacto direto e indireto em seuperíodo. Nesta pesquisa analisou as leis do (CTB) para correlacionar com a data emque é decretada com os períodos posteriores de números de acidentes fatais e osestudos dos processos decisórios. Segue as Leis (CTB): Lei nº 9.503, de 23 de setembro de 1997; Lei nº 9.602, de 21 de janeiro de 1998; Lei nº 9.792, de 14 de abril de 1999; Lei nº 10.350, de 21 de dezembro de 2001; Lei nº 10.517, de 11 de julho de 2002; Lei nº 10.830, de 23 de dezembro de 2003, Lei nº 11.275, de 07 de fevereiro de 2006; Lei nº 11.334, de 25 de julho de 2006; Lei nº 11.705 de 19 de junho de 2008 e Decreto nº 6.488, de 19 de junho de 2008. A Lei nº 11.705 de 19 de junho de 2008 e Decreto nº 6.488 de 19 de junhode 2008 (CTB) a chamada Lei Seca, constitui leis mais rigorosas e punições severasao infrator, com o objetivo de reduções de acidentes fatais em larga escala nacional.Portanto os números do ano de 2009, não podem ser analisados devido olevantamento da (CI/SE-DETRAN-RN) até o final deste ano (2009) e que coincidecom a elaboração final deste trabalho. Entretanto, determinado conjuntos de período entre os quais, sendo 1998 a2000 tiveram decréscimo de acidentes fatais e 2001 a 2006 tiveram comportamentoflexíveis de acidentes fatais na cidade do Natal e quanto 2007 cresce, 2008decresce conforme a Tabela 7.1. Quanto aos números de licenciamentos deveículos que também entre 1998 a 2008 tiveram aumentos positivos, excetos osperíodo 2002, 2003 e 2005 que tiveram crescimentos negativos referente ao períodoanterior, conforme a Tabela 7.2.1 Dados obtidos da Coordenadoria Operacional e Subcoordenadoria de Informática do Setor deEstatística do Departamento Estadual de Trânsito do Rio Grande do Norte (CI/SE-DETRAN-RN)
    • 44 Tabela 7.1 – Nº de acidentes fatais de trânsito no período de 1998 a 2008 em Natal Ano Quantidade 1998 113 1999 93 2000 80 2001 62 2002 76 2003 64 2004 66 2005 67 2006 64 2007 71 2008 66 Fonte: Setor de Estatística/DETRAN-RN Tabela 7.2 – Evolução da frota de veículos no período de 1998 a 2008 em Natal Ano Quantidade % 1998 151.687 1999 155.475 2,50 2000 163.180 4,96 2001 174.149 6,72 2002 183.719 5,50 2003 191.941 4,48 2004 200.665 4,55 2005 207.388 3,35 2006 223.059 7,56 2007 242.150 8,56 2008 257.209 6,22 Fonte: Setor de Estatística/DETRAN-RN Para Gomes (2006, p. 2) o processo de decisão requer a existência de umconjunto de alternativas factíveis para sua composição quantitativos e qualitativos.Portanto, para análise de regressão deste trabalho foi utilizado um softwareStatistica 6.1 para o uso da análise de regressão das variáveis para tomada dedecisão. Foi considerada uma regressão com variável independente a frota do anoem correlação acidentes. Foram ajustados um modelo logaritmo e um modelopolinomial (grau dois). Estes foram os modelos considerados mais adequados aopadrão de variação dos dados.
    • 45 Comparando os modelos logaritmo e polinomial, o polinomial é o melhor quese ajusta para tomada de decisão. Segue o Gráfico 7.1 a 7.4 e Tabela 7.4 a 7.9. Gráfico 7.1 – Regressão Acidentes e Frota (Logaritmo) Scatterplot (Spreadsheet1 4v*11c) ACIDENT ES = 808,7814-138,8925*log10(x) 120 110 100 ACIDENTES 90 80 70 60 50 1,4 E5 1,6E5 1,8E5 2E5 2,2E5 2,4E5 2,6E5 2,8E 5 FROT A O Gráfico 7.1 do modelo logaritmo a relação dos números de Acidentes eFrota. Os pontos são os períodos distribuídos como predicted valor (valor previsto)da Tabela 7.5. Conforme análise houve decréscimo na regressão das variáveisAcidentes e Frota. O período de 1998 encontra-se no ponto mais alto e outros seencontram posicionados em relação da diferença por período subseqüente que gerao número da Frota (Tabela 7.3). Tabela 7.3 – Evolução de licenças por período de 1998 a 2008 em Natal Ano Quantidade % 1998 1999 3.788 2,5 2000 7.705 4,96 2001 10.969 6,72 2002 9.570 5,5 2003 8.222 4,48 2004 8.724 4,55 2005 6.723 3,35 2006 15.671 7,56 2007 19.091 8,56 2008 15.059 6,22 Fonte: Setor de Estatística/DETRAN-RN
    • 46 Na Tabela 7.4 mostra a regressão ajustada R²=0,40, considerada correlaçãonegativa do modelo logaritmo Acidentes e Frota. Tabela 7.4 – Regressão para a variável dependente (Logaritmo) Regression Summary for Dependent Variable: ACIDENTES (Spreadsheet1) R= ,67633624 R²= ,45743071 Adjusted R²= ,39714523 F(1,9)=7,5877 p<,02231 Std.Error of estimate: 12,144 Beta Std.Err. B Std.Err. t(9) p-level N=11 of Beta of B Intercept 808,7814 266,5095 3,03472 0,014138 LOG_FROTA -0,676336 0,245531 -60,3203 21,8981 -2,75459 0,022309 A Tabela 7.5 mostra a variável dependente (Acidente) de acordo com adistribuição das estimativas da (Frota) no Gráfico 7.1.Tabela 7.5 – Os valores previsto e residual do modelo logaritmo Predicted & Residual Values (Spreadsheet1) Dependent variable: ACIDENTES Observed Predicted Residual Standard Standard Std.Err. Mahalanobis Deleted CooksCase No. Value Value Pred. v. Residual Pred.Val Distance Residual Distance1 113,0000 89,18639 23,8136 1,36689 1,96099 6,399956 1,868399 32,9714 1,0237532 93,0000 87,69855 5,3015 1,22624 0,43656 5,964959 1,503666 6,9873 0,0399403 80,0000 84,78092 -4,7809 0,95042 -0,39370 5,169838 0,903303 -5,8392 0,0209524 62,0000 80,85664 -18,8566 0,57944 -1,55279 4,284576 0,335751 -21,53770,1957875 76,0000 77,62974 -1,6297 0,27439 -0,13420 3,810059 0,075287 -1,8077 0,0010916 64,0000 74,98888 -10,9889 0,02473 -0,90490 3,662692 0,000612 -12,08860,0450737 66,0000 72,30772 -6,3077 -0,22873 -0,51942 3,765346 0,052319 -6,9787 0,0158758 67,0000 70,31989 -3,3199 -0,41665 -0,27338 3,995791 0,173599 -3,7230 0,0050889 64,0000 65,92587 -1,9259 -0,83204 -0,15859 4,859577 0,692293 -2,2931 0,00285510 71,0000 60,97231 10,0277 -1,30033 0,82575 6,192021 1,690850 13,5508 0,16186911 66,0000 57,33309 8,6669 -1,64436 0,71370 7,299372 2,703922 13,5696 0,225567Minimum 62,0000 57,33309 -18,8566 -1,64436 -1,55279 3,662692 0,000612 -21,53770,001091Maximum 113,0000 89,18639 23,8136 1,36689 1,96099 7,299372 2,703922 32,9714 1,023753 O modelo logarítmico (Tabela 7.4) apresentou uma regressão (R²) ajustadaem = 0,40, torna-se então, positiva em relação à regressão (Gráfico 7.1) quedecresce a variável dependente Acidentes em correlação a Frota, ou seja, com adiminuição da variável dependente ocasiona com o aumento da frota por período emantém controlado os números de acidentes no patamar médio ao longo dosperíodos (Tabela 7.1). Direcionado, o modelo Polinomial como o mais adequado para o cenário dosprocessos decisórios (Gráfico 7.2). Idealiza Gomes (2006, p. 4):
    • 47 A idéia central da análise de cenários é, após detalhado estudo dos vários aspectos do problema de decisão que se pretende resolver, a construções de diferentes contextos – os cenários – alternativos passíveis de materialização. Delineando a seguir diferentes cursos de ação – as estratégias – que podem se seguidos para cada um desses cenários. Gráfico 7.2 – Regressão Acidentes e Frota (Polinomial) Scatterplot (Spreadsheet1 4v*11c) ACIDENT ES = 461,5718-0,0037*x+8,3255E-9*x^2 120 110 100 ACIDENTES 90 80 70 60 50 1,4 E5 1,6E5 1,8E5 2E5 2,2E5 2,4E5 2,6E5 2,8E 5 FROT A Para o modelo Polinomial (Gráfico 7.2) eleito como o melhor que se ajustana análise. Como mostra a curva, que inicialmente começa alta, decresce de acordoco a variável independente Frota e cresce no final, ou seja, ao contrário da curva daregressão do Gráfico 7.1 que decresce até o final, que é correlação negativa. OGráfico 7.2 se torna inferior, devido ao final da curva torna positivo. Comparando osnúmeros de acidentes fatais (Tabela 7.1) os períodos 2007 e 2008, somando asquantidades resultaram numa média superior aos quatros períodos anterior. Faz quêa curva crescer no final tornando positiva. E que há problemas no resultados paratomada de decisão. Evidentemente, mostra que o modelo polinomial é mais eficaz.Que a sua regressão está ajustada em R²=0,67 (Tabela 7.6). Portanto e maiorpositividade em correlação do que a R²=40 (Tabela 7.4) do modelo Logaritmo.
    • 48 Tabela 7.6 – Regressão para a variável dependente (Polinomial) Regression Summary for Dependent Variable: ACID (DadosDetran) R= ,85647249 R²= ,73354513 Adjusted R²= ,66693141 F(2,8)=11,012 p<,00504 Std.Error of estimate: 9,0263 Beta Std.Err. B Std.Err. t(8) p-level N=11 of Beta of B Intercept 461,572 105,6132 4,37040 0,002379 FROTA100000 -8,11986 2,365424 -365,314 106,4208 -3,43273 0,008919 V7**2 7,51165 2,365424 83,255 26,2170 3,17560 0,013084 A Tabela 7.7 tem a maior distância entre Maximo e Mínimo da Distância deCook (Cook’s Distance) da regressão do que a Tabela 7.5 para constitui o melhordetalhamento dos dados para análise. O primeiro ponto do (Gráfico 7.2) afeta asestimativas da regressão, que a distância é influente na variável independente,conforme o ultimo valor observado (Observed Value) da tabela citada da variáveldependente Acidente e subseqüente o distanciamento do Mínimo e do Maximo doCook’s Distance que é muito superior da Tabela 7.5.Tabela 7.7 – Os valores previsto e residual do modelo polinomial Predicted & Residual Values (Spreadsheet1) Dependent variable: ACIDENTES Observed Predicted Residual Standard Standard Std.Err. Mahalanobis Deleted CooksCase No. Value Value Pred. v. Residual Pred.Val Distance Residual Distance1 113,0000 98,99854 14,0015 1,81190 1,55118 5,852417 3,294768 24,1565 1,0036302 93,0000 94,84738 -1,8474 1,50201 -0,20467 5,081828 2,260604 -2,7047 0,0094873 80,0000 87,14095 -7,1410 0,92671 -0,79112 3,936430 0,992787 -8,8180 0,0605044 62,0000 77,87527 -15,8753 0,23500 -1,75877 3,365193 0,480854 -18,4381 0,1933235 76,0000 71,42779 4,5722 -0,24631 0,50654 3,566917 0,652487 5,4183 0,0187566 64,0000 67,10637 -3,1064 -0,56892 -0,34415 3,858042 0,917796 -3,8007 0,0107977 66,0000 63,75192 2,2481 -0,81933 0,24906 4,069404 1,123449 2,8216 0,0066208 67,0000 62,03147 4,9685 -0,94777 0,55045 4,121011 1,175329 6,2769 0,0335999 64,0000 60,94289 3,0571 -1,02903 0,33869 4,006959 1,061550 3,8074 0,01168810 71,0000 65,14188 5,8581 -0,71557 0,64900 4,836301 1,961717 8,2171 0,07930411 66,0000 72,73554 -6,7355 -0,14869 -0,74621 7,545359 6,078660 -22,3605 1,429410Minimum 62,0000 60,94289 -15,8753 -1,02903 -1,75877 3,365193 0,480854 -22,3605 0,006620Maximum 113,0000 98,99854 14,0015 1,81190 1,55118 7,545359 6,078660 24,1565 1,429410 A reta está estimada em função linear, sendo Y número de acidentes fatalanual e X números da frota x10². Expressa pela equação Y = a + bX: ܻ = 461,572 − 365,314ܺ + 83,255ܺ ଶ
    • 49os dados da equação são expressos na coluna Beta da Tabela 7.6 (461,572), beta 7.6:interceptado; (- 365,314), beta frota; (83, ), (83,255), beta frota ao quadrado. A correlação residual (Tabela 7.8) é estimada em 1,59365 em Durbin-Watson e 0,019342 em séries de correlação residual (Serial Correlac (Serial Correlacion). Tabela 7.8 – Correlação serial dos resíduos Durbin-Watson d (DadosDetran) and serial correlation of residuals Durbin- Serial Watson d Corr. Estimate 1,593635 0,019342 A análise comparativa entre os modelos logaritmo e polinomial em razão das olinomialvariáveis dependentes e independentes resultam melhor análise dos processosdecisórios para o modelo polinomial. Portanto, o resultado da pesquisa é polinomial.caracterizado como positiva até o ano de 2006, que houve um decréscimo deacidente fatais, em conseqüência houve distanciamento da frota (Gráfico 7.3). Gráfico 7.3 – A relação Acidentes e Frota
    • 50 O Gráfico 7.3 caracteriza como uma simples visualização dos números deacidentes e a evolução da frota por períodos que mostra o distanciamento da frotamuito significativa em relação acidentes, em razão deste, mantêm mantêm-se estavelmenteflexível. A inclusão de um representante do Ministério da Saúde para o ConselhoNacional de Trânsito (CONTRAN) no artigo 10, inciso XXII da Lei nº 9.602, de 21 dejaneiro de 1998 do Código de Trânsito Brasileiro, foi uma das inclusões importantesna lei citada, para os períodos seguintes que tiveram reduções de números de períodosacidentes fatais com a representação do Ministério da Saúde no (CONTRAN) p paraprocessos decisórios público e planejamentos estratégicos. públicos A lei nº 9.602/1998 em seu artigo 155 acrescentou o parágrafo único: Aoaprendiz será expedida autorização para aprendizagem, de acordo com aregulamentação do (CONTRAN , após aprovação nos exames de aptidão física, CONTRAN),mental, de primeiros socorros e sobre legislação de trânsito. Evidentemente houve trânsito.impacto em seu decreto nas reduções de acidentes fatais nos períodos seguintes,conforme o Gráfico 7.3 e Gráfico 7.4. Gráfico 7.4 – A relação Acidentes e Veículos/1000 Hab.
    • 51 O Gráfico 7.4 caracteriza como quantidades de acidentes fatais delineadospor períodos com a relação da distribuição de veículos por 1000 habitantes nacidade do Natal, ou seja, a cada acidente fatal para cada 1993 veículos como ocorreno ano de 1998 que é a mínima distribuição por veículos, e a máxima distribuiçãoestá para o ano de 2008 com acidente fatal para cada 4848 veículos. Portanto, acidentes decrescem por períodos, é negativo para relaçãoveículos/1000 Hab. Portanto é positivo (Gráfico 7.4). Observa-se que ano de 2008decresce em relação ao ano anterior, em razão do Decreto nº 6.488/2008. A Lei nº 11.705/2008 em seu artigo 1º: Esta Lei altera dispositivos da lei nº 9503, de 23 de setembro de 1997, que impor penalidades mais severas para o condutor que dirigir sob a influência do álcool, e da Lei nº 9294, de 15 de julho de 1996, que dispõe sobre as restrições ao uso e à propaganda de produtos fumígeros, bebidas alcoólicas a estampar, no recinto, aviso de que constitui crime dirigir sob influência do álcool. Aplica a Lei citada em seu artigo 2º; São vedados, na faixa de domínio derodovia federal ou em ou em terrenos contínuos à faixa de domínio com acessodireto a rodovia, a venda varejista ou o oferecimento de bebidas alcoólicas para oconsumo no local. Em razão deste artigo fica limitada à fiscalização federal para asrodovias. Conforme neste mesmo artigo citado no parágrafo 3º; Não se aplica odisposto neste artigo em área urbana, de acordo com a delimitação da pelalegislação de cada município ou distrito federal. Entretanto, de acordo com artigo 4ºno parágrafo 1º; A União poderá firma convênios com Estados, Municípios e com oDistrito Federal, a fim de que estes também possam exercer a fiscalização e aplicarmultas de que tratam os arts. 2º e 3º desta Lei. Com convênios e outros fatores,passou a fiscalizar com mais rigor e cogitou o número de acidente menor, o ano de2008 em relação ao ano anterior. Na Lei nº 11.705/2008 do artigo 5º modifica o artigo 10 do inciso XXII da Leinº 9503, de 23 setembro de 1997, que passa a vigorar um representante doMinistério da Justiça para o (CONTRAN). Tornando assim a participação dosprocessos decisórios. Os resultados integram aos materiais dos processos decisórios e análiseestatística, como ferramentas para administradores.
    • 527.2 CONSIDERAÇÕES FINAIS Este trabalho por suas análises e resultados obtidos, através de métodos deprocessos decisórios e análise estatística tivera compreensão afirmativa ànegligência e imprudências, aumentam o número de acidentes fatais de trânsito,proporcionando riscos à população. Fatores de riscos do condutor de veículos estão correlacionados a infra-estrutura de malha urbana, sinalização, iluminação, projetos sócio-educativa. Poroutro lado as iniciativas públicas com os seus projetos de lei para torna o controlerígido e eficaz. Iniciativas privadas poderão constitui recomendações favoráveis pararesponsabilidade social. O objetivo deste trabalho foi esperado. Seu estudo confirma e enfatiza o usoda tomada de decisão como integrante do requisito do administrador e também usoferramenta análises estatística em software. As referências e metodologia para o desenvolvimento deste trabalho foieficiente, buscou evidências que comprovam os resultados obtidos para aplicaçõesdos processos decisórios dos Órgãos Públicos que enfatiza os seus interesses eobrigações para a segurança pública. Portanto, evidências que mostram que o Órgão Governamental instituiumudanças na legislação, com a recentemente sancionada Lei nº 11705, de 19 dejunho de 2008, trouxe alterações e complementações, com o objetivo da redução demortes fatais em larga escala nacional. O ano de 2008 na cidade do Natal mostraque o resultado das novas leis de trânsito ocorreu de forma positiva. Objetivo principal. Visto que houve a redução de acidentes fatais em favorda Lei nº 11705/2008. Entretanto, este trabalho sugere que esta pesquisa não tem caráterlimitativo, oportunidades de avaliar futuros períodos é um trabalho infinitivo. Quebusca fatores responsáveis dos problemas a serem estudados. Na medida em que otempo passa, análises e tomadas de decisões são úteis para avaliar o que ocorre oproblema. Observa-se que não houve uma grande redução significativa de acidentesfatais, e por conseqüência houve também reduções de atendimentos e de custoshospitalares de acordo com o Ministério da Saúde e outras infra-estruturas.
    • 53 8 RECOMENDAÇÕES Tem como parte o objetivo de aplicações nos processos de tomada dedecisão, que viabiliza a sua ampliação da utilização do seu método em inúmerasáreas do conhecimento científico. De forma que abrange muito meios de conduta ede critérios para tomada de decisão. Importantes então, para quem é tomador dedecisões. A pesquisa sugere a proposta de continuação deste trabalho, por seuuniverso de caráter ilimitativo, como foram estudados os períodos de 1998 a 2008na cidade do Natal. Tendo em vista que a Lei nº 11.705/2008 e o Decreto n°6.488/2008 terão fundamentos indispensáveis para os futuros estudos de pesquisausando, na qual sugere os mesmos métodos de aplicações deste trabalho para osperíodos seguintes. Em razão dos modelos de análises como a regressão linear como foiintegrante importante para este trabalho, com análises de gráficos e tabelasresultaram numa forma concisa de resoluções dos problemas na pesquisa para atomada de decisões.
    • 54 REFERÊNCIASBRASIL. Constituição (1988). Constituição da República Federativa do Brasil.Brasília, DF: Senado, 2008.BRASIL. CONTRAN. Código de Trânsito Brasileiro. Brasília, DF, 2008._______. Decreto nº 6.488, de 19 de junho de 2008. Código de Trânsito Brasileiro,disciplinando a margem de tolerância de álcool no sangue e a equivalência entre osdistintos testes de alcoolemia para efeitos de crime de trânsito. Diário Oficial [da]República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 20 jun. 2008.Disponível em:<http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2007-2010/2008/Decreto/D6488.htm>Acesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 9.503, de 23 de setembro de 1997. Institui o Código de TrânsitoBrasileiro. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 24 set.1997.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/LEIS/L9503.htm#art112>Acesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 9.602, de 21 de janeiro de 1998. Dispõe sobre legislação de trânsitoe dá outras providências. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil,Brasília, DF, 22 jan. 1998.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/L9602.htm>Acesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 9.792, de 14 de abril de 1999. Revoga o art. 112 da Lei no 9.503, de23 de setembro de 1997 – Código de Trânsito Brasileiro. Diário Oficial [da]República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 15 abr. 1999.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/LEIS/L9792.htmAcesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 10.350, de 21 de dezembro de 2001. Revoga o art. 112 da Leino 9.503, de 23 de setembro de 1997 – Código de Trânsito Brasileiro. Diário Oficial[da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 22 dez. 2001.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/LEIS_2001/L10350.htm >Acesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 10.517, de 11 de julho de 2002. Acrescenta dispositivos à Leino 9.503, de 23 de setembro de 1997, que institui o Código de Trânsito Brasileiro,para permitir o uso de semi-reboque acoplado a motocicleta ou motoneta, nas
    • 55condições que estabelece. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil,Brasília, DF, 12 set. 2002.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/2002/L10517.htm>Acesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 10.830, de 23 de dezembro de 2003. Altera os arts. 61, 105 e 338da Lei no 9.503, de 23 de setembro de 1997, que institui o Código de TrânsitoBrasileiro, para dispor sobre especificidades dos veículos de duas e de três rodas.Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 24 dez. 2003.Disponível em:<http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/Leis/2003/L10.830.htm>Acesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 11.275, de 7 de fevereiro de 2006. Altera a redação dos arts. 165,277 e 302 da Lei no 9.503, de 23 de setembro de 1997, que institui o Código deTrânsito Brasileiro. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília,DF, 8 fev. 2006.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2004-2006/2006/Lei/L11275.htmAcesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 11.334, de 25 de julho de 2006. Dá nova redação ao art. 218 da Leino 9.503, de 23 de setembro de 1997, que institui o Código de Trânsito Brasileiro,alterando os limites de velocidade para fins de enquadramentos inflacionais e depenalidades. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 26set. 2006.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2004-2006/2006/Lei/L11334.htm>Acesso em: 20 de setembro de 2009._______. Lei nº 11.705, de 19 de julho de 2008. Altera a Lei no 9.503, de 23 desetembro de 1997, que ‘institui o Código de Trânsito Brasileiro’, e a Lei no 9.294, de15 de julho de 1996, que dispõe sobre as restrições ao uso e à propaganda deprodutos fumígeros, bebidas alcoólicas, medicamentos, terapias e defensivosagrícolas, nos termos do § 4o do art. 220 da Constituição Federal, para inibir oconsumo de bebida alcoólica por condutor de veículo automotor, e dá outrasprovidências. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, DF, 20jul. 2008.Disponível em: <http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2007-2010/2008/Lei/L11705.htm>Acesso em: 20 de setembro de 2009.CERTO, Samuel C.; MARCONDES, Reynaldo C.; CESAR, Ana M. Roux.Administração estratégica: planejamento e implantação da estratégia. – 2. ed. SãoPaulo. Pearson, 2005, p. 33.CERTO, Samuel C.; PETER, J. Paul. Administração estratégica, – 2. ed. SãoPaulo: Pearson, 2005, p. 33.
    • 56CHIAVENATO, Idalberto. Administração dos novos tempos. – 2. ed. Rio deJaneiro. Elsevier, 2004, p. 254-277.CHIAVENATO, Idalberto. Administração geral e pública. – 1. ed. Rio de Janeiro.Elsevier, 2006, p. 254-277DETRAN-RN, Setor de Estatística.GOMES, Luis Flávio A. M.; ARAYA, Marcela Cecilia G.; GARIGNANO, Claudia.Tomada de decisões em cenários complexos: introdução aos métodos discretosdo apoio multicritério à decisão. – 1. Ed. São Paulo: Pioneira Thomsom Learning,2004, p. 3-57.GOMES, Luis Flávio A. M.; GOMES, Carlos Francisco S; ALMEIDA, Adiel Teixera.Tomada de decisões gerencial: enfoque multicritério. – 2. ed. São Paulo: Atlas,2006, p. 1.SARTORIS, Alexandre. Estatística e introdução à econometria. São Paulo.Saraiva, 2003, p. 43-145.SCHERMERHORN Jr., John R. Administração; Tradução, Mário Persona; Revisão,Sandra Regina Holanda Mariano. – 8. ed. Rio de Janeiro. LCT, 2007, p. 151-199SIMON, H. A. Comportamento administrativo: estudo dos processos decisóriosnas organizações administrativas. – 2. ed. Rio de Janeiro. Fundação Getúlio Vargas,1965, p. 56.UFRGF, Departamento de Astronomia. Míninos quadrados. Rio Grande do Sul,RG, 27 out. 2009.Disponível em:< http://astro.if.ufrgs.br/minq/>Acesso em: 01 de novembro de 2009.VERGARA Sylvia Constant. Projeto e relatórios de pesquisa em administração.São Paulo: Editora Atlas, 2000. p. 47-59.